Nach den ersten Ergebnissen zur Validierung des Pflanzenwachstumsmodells und von Szenarienläufen zu N- und C-Verlusten der SUSALPS-Grünlandstandorte (Abbildung 1) wurde die Szenarienanalyse auf Klimaszenarien bis 100 Jahre in die Zukunft ausgeweitet. Die bisherigen Ergebnisse zeigten, dass C- und N-Vorräte in Grünlandböden unter fortschreitendem Klimawandel tendenziell zurückgehen, die Höhe des Rückgangs aber auch stark vom Düngeregime abhängt. Die Grünlandvegetation ist die Hauptsenke des verfügbaren N und nur geringe umweltrelevante N-Verluste wie Nitratauswaschung und N₂O/NO-Emissionen wurden simuliert. Letzteres aufgrund von substanziellen N₂-Emissionen durch Denitrifikation.

Für die Klimaszenarienanalysen wurden fünf globale Klimamodelle (GCM‘s) aus dem CMIP5 Ensemble des fünften IPCC Assessment Reports ausgewählt. Auf der Basis dieser Modelle wurde mit Hilfe des stochastischen Wettergenerators LARSWG 100-jährige Klimaszenarien (mit zwei verschiedenen repräsentativen Konzentrationspfaden RCP 4.5 und RCP 8.5) für die zwei SUSALPS-Standorte Graswang und Fendt und den schweizer Grünlandstandort Önsingen erstellt. Die Auswahl fokussierte sich auf globale Klimamodelle, die für den Alpenraum besonders geeignet sind (u. a. die GCM’s GFDL-CM3, HADGEM2-ES und MIROC5).

Unter der Annahme, dass sich aufgrund des Klimawandels die Vegetationsperioden in der Zukunft noch weiter verschieben beziehungsweise erweitern, wurde für LandscapeDNDC ein dynamisch agierender „Farmer“ implementiert. Dieser schneidet und düngt die Grünlandvegetation basierend auf dem Pflanzenwachstum und nicht anhand von fix gesetzten Tagen. Dadurch wird es möglich sein, sinnvolle, an den Klimawandel angepasste Managementoptionen zu modellieren. Erste Ergebnisse zur Verschiebung des ersten Grünlandschnitts zeigen deutlich, besonders in RCP 8.5,  die Notwendigkeit einer an den Klimawandel bzw. das Pflanzenwachstum angepassten Modellierung (Abbildung 2). Die Amplitude dieser Verschiebung wurde mit Hilfe von historischen Phänologiedaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD), die bereits in den letzten 25 Jahren einen deutlichen Trend zu früheren ersten Schnitten anzeigen, validiert.

Mit dem Ziel großräumig Strategien für eine nachhaltige Grünlandbewirtschaftung unter sich ändernden Klimabedingungen zu entwickeln, sind regionale Informationen notwendig. Die Analyse von Satellitenbildern ist hierbei behilflich, indem entweder direkt Kartenprodukte mit Grünlandinformationen entwickelt oder Produkte für die regionale Modellierung bereitgestellt werden. Solche Kartenprodukte, welche im Rahmen des SUSALPS-Projekts im Ammereinzugsgebiet entwickelt wurden, enthalten beispielsweise Informationen zur Bewirtschaftung (z.B. Schnitthäufigkeit, Abbildung 2) oder regionale Abschätzungen der Biomasse. Die Satellitenbilddaten, welche hierfür verwendet wurden arbeiten mit optischen und Radarsensoren und werden vom Copernicus-Programm der ESA bereitgestellt. Sie haben den Vorteil, dass sie eine vergleichsweise hohe räumliche (10m x 10m) und zeitliche (2 – 5 Tage) Auflösung besitzen und sind somit gut geeignet, um Informationen auf Feldebene (und sogar genauer) kontinuierlich übers Jahr zu extrahieren. Für die Entwicklung geeigneter Methoden, um basierend auf Satellitendaten beispielsweise Schnitte zu detektieren oder Biomassen zu schätzen wurden innerhalb des Projekts Felddaten erhoben und es wurde eng mit Landwirten zusammengearbeitet.